【摘 要】
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电子商务平台中包含了大量用户自身生成的评价信息。相关研究表明,一些商家为了获得不法的收益会雇佣虚假评论群组误导潜在用户的购物决策,与单个虚假评论用户相比虚假评论群组有着更大的危害性。目前的虚假评论群组检测方法面临使用人工特征工程设计群组指标十分困难和群组指标在不同数据集难于兼顾检测效果这两个问题。为了解决上述问题,本文对电子商务平台中的虚假评论群组检测方法进行了深入研究。首先,为了摆脱对于人工特征
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电子商务平台中包含了大量用户自身生成的评价信息。相关研究表明,一些商家为了获得不法的收益会雇佣虚假评论群组误导潜在用户的购物决策,与单个虚假评论用户相比虚假评论群组有着更大的危害性。目前的虚假评论群组检测方法面临使用人工特征工程设计群组指标十分困难和群组指标在不同数据集难于兼顾检测效果这两个问题。为了解决上述问题,本文对电子商务平台中的虚假评论群组检测方法进行了深入研究。首先,为了摆脱对于人工特征工程的依赖,提出基于N近邻用户关系图和生成对抗网络的电商虚假评论群组检测方法。在获得候选群组的第一阶段中为了减少信息损失,在数据集中依据用户评价信息进行序列采样,使用多种序列训练Word2Vec模型获得用户的低维向量表示;在第二阶段依据用户在嵌入空间的相似性构建N近邻用户关系图,在每个节点的闭邻域范围内使用DBSCAN聚类方法获得候选群组;将正常群组的群组向量表示作为生成对抗网络模型GroupGAN的训练集,通过计算候选群组的可疑度值排序候选群组。其次,基于异构信息网络随机游走和生成对抗思想提出第二种电商虚假评论群组检测方法。第二种检测方法在异构信息网络中依据元路径进行随机游走获得用户节点的低维向量表示,依据余弦相似度建立用户关系图,利用DBSCAN聚类算法对节点闭领域内的用户进行聚类获得候选群组;然后使用Doc2Vec模型获得候选群组的群组向量表示;用AAEOC模型计算候选群组的可疑度值,依据可疑值排序候选群组,并假设top-k用户为虚假评论用户用于不同方法的分析与比较。最后,在Amazon＿cn数据集以及Yelp＿miami数据集进行了实验分析,将本文中提出的两种检测方法与一些既有方法进行对比,证明了提出方法的有效性和合理性。
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